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max_speed: #m/s最大速度 max_reversing_speed: #m/s最大倒车速度 max_deceleration: #最大减速度 max_acceleration: #最大加速度 rpm_idle:
Server）是一种可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。 产品介绍 什么是ECS 创建容器应用基本流程 如果title超长，将自动截断并显示省略号，若需鼠标经过时冒泡，请在样式中增加 js-title 如果title超长，将自动截断（文字超长时，列表项样式改为：listitem_qFLwPs2_100）
偏移距离大于某一阈值时（本设计取0.3m，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线距离检测不通过。 偏移车道中心线横摆角检测是指主车行驶时速度方向与车道中心线的夹角，当该夹角大于某一阈值时（本设计取0.05rad，该阈值可以用户自定义），则偏移车道中心线横摆角检测不通过。 车道保
新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。 新增文件：单击，或鼠标放置在文件夹目录上，单击“新增文件”。 修改文件：单击，用户可对文件名称进行修改。 删除文件：单击，用户可删除文件。 文件（夹）名称不能为
单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。
在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。
驾驶方向 主车直行 主车倒车 主车左转 主车右转 主车U型掉头 主车换道行驶 加速度 主车加速 主车减速 主车急加速 主车急减速 主车均速 驾驶行为 主车跟车 主车超车 主车连续转弯 主车紧急制动 速度 主车低速 主车中速 主车高速 他车行为 前车行为 前车切入 前车切出 前车静止
0/{project_id}/common/image-registry/image-repos/10357 { "name" : "测试镜像1", "description" : "一些描述1" } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 修改成功 400 参数校验失败
根据实际情况设置企业规模、研发人员比例、应用场景、业务当前阶段等信息。 用户第二次申请公测时，可以继承上一次申请该产品公测活动所填写的必填项信息。 选中“同意《公测试用服务协议》”。 单击“申请公测”，完成公测申请。 等待运营开通公测权限。单击“前往公测管理”，可以查看已经申请的公测产品或者服务。 父主题：
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
用于施工的车辆，如挖掘机、推土机。 摩托车Motorcycle 汽油或电力驱动的两轮车辆，包括所有摩托车、小型摩托车，踏板车，轻型三轮车。 自行车Bicycle 以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights
引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。 规控仿真引擎-并行 支持用户自动驾驶决策规划控制算法大规模测试验证，扩容包允许最大并行仿真数加1个。 标注服务扩容包 同时在线用户数扩容包 支持20个在线标注用户数。 存储扩容包 自动驾驶数据管理缓存扩容包
E_ALL、POINT_TYPE_NORMAL，详情请参考内置评测指标说明。 左侧显示子指标是否成功，右侧蓝色时间轴显示指标异常的时间段，鼠标悬停异常时间轴上，单击“进入回放”，可选择进入回放查看。 图4 异常分布图 单击“信号查看器”，页面跳转至信号查看器页面，可查看关联数据，一个框图只支持显示10条信号。
地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进行各种操作，模型仓库可包含多个模型版本，支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。 通用存储：支持创建通用存储，用于数据存储。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlo
"61a22ebc-49b3-40b5-b16f-ab9aebd2b231", "name" : "数据集1", "description" : "测试数据集", "data_type" : "IMAGE", "latest_version" : 0, "data_source"
单击操作栏中的“修改”，修改在线服务。“启动中”的在线服务不支持修改。 预测在线服务 单击操作栏中的“预测”，跳转至2D预标注界面，进行预测，测试模型的推理能力。只有“运行中”的在线服务支持预测。 启动在线服务 单击操作栏中的“更多 > 启动”，启动在线服务。 停止在线服务 单击操作栏中的“更多
SIMULATION_EVALUATION(仿真评测) SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例) COMMON_DATASET(数据集) name 否 String 名称模糊搜索 最小长度：1 最大长度：64 status 否 String
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